视觉智能开放平台产品使用合集之传入接口需要什么格式才能进行检测识别

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
简介: 视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。

问题一:在视觉智能平台中Android sdk 那个demo 可以去掉这个页面吗?

在视觉智能平台中Android sdk 那个demo 可以去掉这个页面吗?请参考图片:


参考回答:

您好,不可以的。这个页面目前不支持用户自定义化操作

更多详细内容参考文档:文档


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/652703


问题二:在视觉智能平台中假设是由我们开发去拉起摄像头,然后调你们接口就可以自动检测人脸了吗?

在视觉智能平台中假设是由我们开发去拉起摄像头,然后调你们接口就可以自动检测人脸了吗,还是说一定要我们完成拍照,传给你,你才可以?


参考回答:

您好,需要照片的。视觉智能开放平台接口需要接收的是业务调用方提供的上海地域OSS图片URL或者经过文件URL处理 的本地文件

拉起摄像头拍照的操作需要调用方自行实现,并且视觉智能开放平台不存储用户在使用服务过程中涉及的原始人脸图片或文件信息,因此您可以放心调用。其他内容参考:文档


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/652701


问题三:在视觉智能平台中人脸检测接口是会自动拉起摄像头捕获视频流中的人脸信息吗?

在视觉智能平台中人脸检测接口是会自动拉起摄像头捕获视频流中的人脸信息吗?


参考回答:

您好,不会。视觉智能开放平台提供的人脸检测接口需要您自行拉起手机摄像头后将采集到的图片通过请求参数的方式传给人脸检测接口

对于非上海地域OSS链接的图片URL,需要参考:文档 进行处理,推荐使用方式一

关于接口的其他内容参考:文档


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/652700


问题四:在视觉智能平台中通用这个词的意思只是资源包通用,不是说其他分割功能也能用是吗?

在视觉智能平台中通用这个词的意思只是资源包通用,不是说其他分割功能也能用是吗?


参考回答:

您好,视觉智能开放平台商业化提供了按量付费、单类目预付费资源包、通用预付费资源包、预付费QPS四种收费模式。如果您开通的是分割抠图能力中的通用预付费资源包,那么其他的分割功能就也可以用的。

对于通用预付费资源包分为两种,图像通用预付费资源包和视频通用预付费资源包

其他内容参考:计费项


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/652699


问题五:在视觉智能平台中服装分割我买哪个包,不怎么用平时就是自己跑comfyui工作流?

在视觉智能平台中服装分割我买哪个包,不怎么用平时就是自己跑comfyui工作流?


参考回答:

您好,具体买哪个资源包的话,主要看您自己跑comfyui工作流的调用次数,如果说一年下来调用次数达到通用预付费资源包最小规格的5000点/6250次的话,那么您可以购买通用预付费资源包

需要注意调用的最大QPS是5QPS。

如果说您一年下来就没调用几次,那么您可以直接按量付费即可

最大QPS限制是2QPS。

主要还是看您的整体调用量,然后再决定购买什么样的资源包才更有性价比,详细内容参考:文档


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/652698

目录
打赏
0
0
0
0
78
分享
相关文章
视觉智能开放平台产品使用合集之处理一张图片大概耗时多久
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之人脸活体检测能力是否支持Android端或者iOS端直接调用
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之是否支持视频和字幕同步
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之用Score还是Confidence可以判断人脸相似度
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
视觉智能开放平台产品使用合集之如何批量添加人脸数据
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
68 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
118 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
255 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,并分析了当前面临的主要挑战。通过研究卷积神经网络(CNN)的结构和原理,本文展示了深度学习如何提高图像识别的准确性和效率。同时,本文也讨论了数据不平衡、过拟合、计算资源限制等问题,并提出了相应的解决策略。
153 19
探索深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,并分析了当前面临的主要挑战。通过介绍卷积神经网络(CNN)的基本原理和架构设计,阐述了深度学习如何有效地从图像数据中提取特征,并在多个领域实现突破性进展。同时,文章也指出了训练深度模型时常见的过拟合问题、数据不平衡以及计算资源需求高等挑战,并提出了相应的解决策略。
137 7

热门文章

最新文章

相关产品

  • 视觉智能开放平台